基于K-means與寬度學(xué)習(xí)的肺炎圖像分類算法

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摘要：隨著人們?nèi)粘Ｉ钪蟹尾考膊★L(fēng)險的增加，肺部病變篩查變得至關(guān)重要。通過CT圖像快速輔助診斷肺炎可以有效遏制病情。針對現(xiàn)有的肺部CT圖像輔助診斷方法存在數(shù)據(jù)標(biāo)記量大、訓(xùn)練數(shù)據(jù)耗時長以及對醫(yī)療設(shè)備計算量和內(nèi)存要求高等問題，提出基于K-means與寬度學(xué)習(xí)的肺炎圖像分類算法。該算法引入K-means使寬度學(xué)習(xí)系統(tǒng)更好地提取肺部CT圖像特征，緩解隨機獲得節(jié)點權(quán)值的性能局限，建立與典型特征學(xué)習(xí)相關(guān)的寬度學(xué)習(xí)模型，并將算法針對公開數(shù)據(jù)集進(jìn)行相關(guān)實驗。（剩余10194字）